精选理由
ICML 2026 spotlight！这帮人让多智能体在潜在空间用思想沟通，不用说话，比传统文本交互快4倍，准确率还高14.6%。
LatentMAS 论文已被 ICML 2026 接收为 spotlight 展示。该方法让 LLM 智能体直接通过隐藏嵌入进行推理和通信，无需文本解码或额外训练。在复杂推理任务上准确率提升最高达 14.6%，推理速度提高 4-4.6 倍，输出 token 使用减少 70.8%-83.7%。采用自回归潜在思维、KV-cache 传输等机制实现无训练协作。该技术可即插即用于现有 LLM，推动多智能体系统从文本交流转向潜在空间协同思考。
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LatentMAS 论文已被 ICML 2026 接收为 spotlight 展示。该方法让 LLM 智能体直接通过隐藏嵌入进行推理和通信，无需文本解码或额外训练。在复杂推理任务上准确率提升最高达 14.6%，推理速度提高 4-4.6 倍，输出 token 使用减少 70.8%-83.7%。采用自回归潜在思维、KV-cache 传输等机制实现无训练协作。该技术可即插即用于现有 LLM，推动多智能体系统从文本交流转向潜在空间协同思考。
源： x.com/Jiaru_Zou/stat… Jiaru "Rubin" Zou @Jiaru_Zou Excited to share that #LatentMAS has been accepted to ICML 2026 as a spotlight! 💻Code: github.com/Gen-Verse/Late… Y 📄Paper arxiv.org/abs/2511.20639 ic We …